Haskell का उपयोग करके Huffman code-आधारित डेटा compression utility का विकास

Huffman coding का उपयोग करके data compression प्रोग्राम का इम्प्लीमेंटेशन

• Huffman code क्या है?
  • हर character को एक unique bit sequence से मैप करके data compression किया जाता है
  • जो character बार-बार आते हैं, उन्हें छोटे bit sequence से, और जो कम आते हैं, उन्हें लंबे bit sequence से मैप किया जाता है
  • उदाहरण: string aaab के मामले में, a को 1, b को 0 मैप किया जाता है, इसलिए इसे 1110 के रूप में compress किया जाता है

Prefix-free code

• Prefix-free code क्या है?
  • ऐसा सुनिश्चित किया जाता है कि कोई भी code word किसी दूसरे code word का prefix न बने
  • उदाहरण: aaabc के मामले में, a को 1, b को 00, c को 01 मैप किया जाता है, इसलिए इसे 1110001 के रूप में compress किया जाता है

Prefix-free code बनाना

• Prefix-free code बनाने की विधि
  • सभी characters को एक complete binary tree की leaves पर रखा जाता है
  • बाईं branch को 1, दाईं branch को 0 से label किया जाता है
  • root से leaf तक का path हर character के code word को दर्शाता है

Encoder लिखना

• Type definitions

  • Bit, Code, FreqMap, CodeMap, Weight, HTree type define किए जाते हैं
  • HTree Leaf और Fork से मिलकर बना होता है

• Encoding function

  • string को bits में बदलने वाला function
  • FreqMap का उपयोग करके हर character की frequency गिनी जाती है, और उसी के आधार पर Huffman tree बनाई जाती है
  • Huffman tree से हर character का code word बनाया जाता है

• Decoding function

  • bits को वापस मूल string में बदलने वाला function
  • Huffman tree का उपयोग करके bits को क्रमवार decode किया जाता है

Binary file के साथ इंटिग्रेशन

• Binary data encoding
  • Data.ByteString.Char8 module का उपयोग करके bytes को characters के रूप में पढ़ा जाता है
  • text coder का उपयोग करके binary data को encode किया जाता है

Serialization

• Serialization function
  • FreqMap और bits को वास्तविक bytes में बदलकर file में स्टोर किया जाता है
  • Put monad का उपयोग करके efficient ByteString बनाया जाता है

Deserialization

• Deserialization function
  • file से पढ़े गए data को FreqMap और bits में बदला जाता है
  • Get monad का उपयोग करके FreqMap को deserialize किया जाता है

पूरे कोड का इंटीग्रेशन

• File compression और decompression function
  • compress function: file को पढ़कर frequency map बनाता है, data को encode करता है, और उसे compressed file के रूप में स्टोर करता है
  • decompress function: compressed file को पढ़ता है, data को decode करता है, और उसे मूल file के रूप में स्टोर करता है

सुधार के बिंदु

• Multithreading

  • file के sections को parallel में decode किया जाता है
  • section boundaries और expected decoding size बताने वाली table जोड़कर parallel processing संभव बनाई जाती है

• Single-pass encoding

  • frequency map को real time में बनाते हुए encoding की जाती है
  • file की शुरुआत में frequency map शामिल करने की आवश्यकता नहीं होती

• Canonical Huffman code

  • tree traverse करने के बजाय vector indexing के जरिए O(1) time complexity में decode किया जाता है

• तेज़ code generation

  • अगर single-pass encoding की कोशिश की जाए, तो code map generation की speed बढ़ानी होगी

GN⁺ की राय

• Huffman coding के फायदे

  • बार-बार आने वाले characters को छोटे bit sequence से मैप करके efficient data compression संभव बनाता है
  • memory usage को न्यूनतम रखते हुए भी बड़े data को प्रोसेस किया जा सकता है

• Haskell के फायदे

  • functional programming के फायदों का उपयोग करके modular code लिखा जा सकता है
  • lazy evaluation के जरिए memory usage को optimize किया जा सकता है

• मिलते-जुलते फीचर वाले प्रोजेक्ट

  • gzip, bzip2 जैसे कई data compression tools मौजूद हैं
  • हर tool के फायदे-नुकसान की तुलना करके उपयुक्त tool चुनना महत्वपूर्ण है

• नई तकनीक अपनाते समय ध्यान देने योग्य बातें

  • performance और memory usage को ध्यान में रखकर उपयुक्त algorithm चुनना चाहिए
  • single-pass encoding जैसी optimization techniques लागू करके efficiency बढ़ाई जा सकती है

[GN⁺]

Hacker News राय

• array-आधारित in-place algorithm मौजूद हैं, जिससे tree allocate करने और pointers को track करने की ज़रूरत कम हो जाती है

  • कॉलेज में tree-आधारित approach सीखते समय पता नहीं था कि दूसरे तरीके भी मौजूद हैं
  • tree approach सहज और उपयोगी है, लेकिन जब बहुत सारा data तेज़ी से process करना हो तो in-place array का उपयोग करना ज़्यादा तर्कसंगत है
  • संदर्भ: "In-Place Calculation of Minimum-Redundancy Codes" (Moffat, Katajainen, 1995)

• यह कहना तकनीकी रूप से सही नहीं है कि code words किसी दूसरे code word का prefix नहीं बनने चाहिए

  • uniquely decodable codes का वर्ग prefix codes का superset है
  • उदाहरण के लिए, prefix code का reverse अब भी स्पष्ट रूप से decode किया जा सकता है
  • उदाहरण code:

    a 1
    b 00
    c 10
    

  • 'a' का code, 'c' के code का prefix है, लेकिन reverse क्रम में process करने पर इसे स्पष्ट रूप से decode किया जा सकता है

• यह जानने की जिज्ञासा है कि क्या Haskell प्रोग्राम लिखने की और उन्नत सुविधाओं, जैसे monad transformers, lenses आदि, पर कोई समान tutorial है

• Coursera के functional programming course (Scala) में इसी तरह का Huffman coding assignment दिया जाता है

  • लिंक: Coursera Scala Functional Programming

• Huffman codes का उपयोग करके MICMAC processor macro program को न्यूनतम microcycles और microinstructions के साथ चलाया गया था

  • macro instructions का histogram बनाया गया और उसके आधार पर progressive decoding microcode program लिखा गया
  • व्यवहार में यह शायद धीमा और असुविधाजनक रहा होगा
  • Huffman codes का फ़ायदा यह है कि वे values के distribution के अनुसार prefix depth को समायोजित कर सकते हैं
  • non-overlapped pipeline processor model में branch prediction को संभालना पड़ता था

• Huffman coding पर अतिरिक्त जानकारी: Rosetta Code Huffman Coding

• Haskell programmers के लिए सवाल: optimized code लिखना चाहने वाले programmer के लिए Haskell की performance कैसी है, यह जानने की जिज्ञासा है

  • खासकर matrix operations और SIMD का उपयोग करने वाली numerical computation performance में रुचि है

• साझा करने के लिए धन्यवाद वाली राय

• "Creating prefix-free codes" section की table में typo है

  • D को '0010' होना चाहिए (अभी गलती से '0110' लिखा है)
  • इसके अलावा यह पढ़ने के लिए शानदार सामग्री थी

• arithmetic coding लगभग हर मायने में बेहतर है

  • इसे कम RAM और कम code के साथ implement किया जा सकता है
  • यह बेहतर compression और decompression ratio देता है
  • stream के दौरान अलग symbols के आने की probability को dynamically update करना आसान है
  • Huffman codes का उपयोग इसलिए हुआ क्योंकि वे पहले आविष्कृत हुए थे और arithmetic coding पर patents थे
  • अब patents समाप्त हो चुके हैं, इसलिए बेहतर design का उपयोग करना चाहिए